國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 數位遙測影像分析(6180)
	(Eng.) Digital Remote Sensing Imagery Analysis
開課單位	森林系
課程類別	選修			學分	3	授課教師	許鈺群
選課單位	森林系 / 碩士班			授課使用語言	中文	開課學期	1151
課程簡述	本課程旨在培養研究生運用數位遙測影像進行森林資源調查、環境監測及科學研究之專業能力。課程由數位影像的資料結構、感測原理與光譜特性出發，進一步探討校正、影像增強、光譜轉換、特徵工程、影像分割、分類、變遷分析、機器學習及多源遙測資料整合等方法。 課程採講授、文獻研討及專題導向學習並行，使用衛星、航空與無人機遙測影像，配合森林與自然資源案例進行分析。學生須完成從研究問題界定、資料取得與前處理、分析模型建立、精度及不確定性評估，到研究成果解釋與呈現的完整流程，並建立具可重現性之遙測影像研究能力。
先修課程名稱

課程與核心能力關聯配比(%)			課程目標之教學方法與評量方法
課程目標	核心能力	配比(%)	教學方法	評量方法
說明數位遙測影像之形成機制、資料結構、解析度及誤差來源。 依研究目的選擇適當之感測器、影像資料與前處理方法。 獨立完成遙測影像校正、增強、轉換、特徵萃取、分類及變遷分析。 運用統計方法與機器學習建立森林遙測分析模型。	2.森林經營管理領域專業知能	100
授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習)
週次 授課內容 第1週 數位遙測影像分析概論 第2週 數位遙測影像分析概論與基礎概念 第3週 多元載具與感測器 第4週 資料解析能力 第5週 遙測資料特徵轉換與強化 第6週 期中專題報告1 第7週 期中專題報告2 第8週 監督與非監督模型 第9週 機器學習於遙測應用 第10週 物件與深度學習模型 第11週 深度模型於遙測應用1 第12週 深度模型於遙測應用2 第13週 生成式ＡＩ與遙測應用 第14週 特徵工程與可解釋模型 第15週 期末專題報告I 第16週 期末專題報告II 自主學習 內容    03.製作專題報告
學習評量方式
課堂參與：30% 期中報告：30% 期末報告：40%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., and Chipman, J. W. Remote Sensing and Image Interpretation, 7th ed., John Wiley & Sons, 2015. Jensen, J. R. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective, 4th ed., Pearson, 2015. Richards, J. A. Remote Sensing Digital Image Analysis, Springer. 潘國樑，《遙測學大綱：遙測概念、原理與影像判釋技術》，第二版，科技圖書，2006。 林金樹，《森林經營學理論釋義》，五南出版社，2018。
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
教師自編教材
課程輔導時間
週四12:00-13:00或透過bigq@nchu.edu.tw另約時間

請尊重智慧財產權及性別平等意識，不得非法影印他人著作及受保護的電子檔案。
更新日期 西元年/月/日：2026/08/30 15:49:12	列印日期 西元年/月/日：2026 / 9 / 18
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